RSNA 2023

Quelle est la perception des patients sur l’IA en radiologie ?

Une session du RSNA 2023 s'intéressait à la vision des patients sur l'IA en radiologie. Il ressort que la méfiance reste de mise, que les interrogations persistent sur la responsabilité, et que les patients réclament de la communication et des études de haute qualité sur l'IA.

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Le 29/11/23 à 7:00, mise à jour le 29/11/23 à 15:14 Lecture 4 min.

Les chercheurs notent que le niveau de connaissance des patients sur l’IA et la radiologie reste assez limité, appuyant la nécessité d’études qualitatives supplémentaires (image d'illustration). D. R.

Le 26 novembre, une session du congrès annuel de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA) proposait d’explorer la relation symbiotique entre l’intelligence artificielle (IA) et la radiologie centrée sur le patient. La première partie de la séance s’intéressait à la vision des patients sur l’IA en santé. « Comment pouvons-nous intégrer le patient en tant que partenaire dans l’implémentation de l’IA ? s’interrogeait Derya Yakar, radiologue à l’hôpital universitaire de Groningen (Pays-Bas). Pour répondre à cette question, nous devons déjà comprendre comment l’IA est perçue par les patients. »

Les prérequis de l'IA

Dans cette optique, Derya Yakar et ses collègues ont publié une série de travaux, dont une première étude qualitative parue dans JACR en 2019 avec pour objectifs de définir les prérequis du développement et de l’utilisation de systèmes d’IA, et de déterminer s’il y avait un besoin d’éducation des patients dans ce domaine [1]. « Les patients que nous avons interrogés ont

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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Bibliographie

  1. Haan M., Ongena Y. P., Hommes S. et coll., « A Qualitative Study to Understand Patient Perspective on the Use of Artificial Intelligence in Radiology », Journal of the American College of Radiology, 13 mars 2019. DOI : 10.1016/j.jacr.2018.12.043.
  2. Ongena Y. P., Haan M., Yakar D. et Kwee T. C., « Patients’ views on the implementation of artificial intelligence in radiology: development and validation of a standardized questionnaire », European Radiology, 8 novembre 2019. DOI : 10.1007/s00330-019-06486-0.
  3. Yakar D., Ongena Y. P., Kwee T. C. et Haan M., « Do People Favor Artificial Intelligence Over Physicians? A Survey Among the General Population and Their View on Artificial Intelligence in Medicine », Value in Health, 12 octobre 2021. DOI : 10.1016/j.jval.2021.09.004.

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03 Avr

13:30

Une étude publiée dans AJR souligne que les radiologues et l’IA ont atteint une sensibilité sous-optimale pour la détection des anomalies pulmonaires interstitielles (ILA) en radiographie, bien que de haute spécificité. Les résultats ne soutiennent donc pas le dépistage radiographique de l’ILA, qu’il s’agisse d’une interprétation radiologue ou d’une IA.

7:43

La reconstruction avancée tridimensionnelle (AR) améliore significativement la précision diagnostique des fractures des membres par rapport à la radiographie conventionnelle tout en maintenant une haute qualité d’image, conclut une étude publiée dans Emergency radiology. « Son intégration dans les flux de travail des urgences pourrait réduire le besoin d’imagerie supplémentaire et accélérer la prise de décision clinique », selon les chercheurs.

14:09

Un essai contrôlé randomisé multicentrique a évalué si la priorisation des radiographies thoraciques par intelligence artificielle réduisait les délais de diagnostic du cancer du poumon, sans observer d’amélioration significative des délais vers le scanner, le diagnostic, l’orientation ou le traitement. Ainsi, la priorisation des examens par IA dans ce contexte n’apporte pas de bénéfice clinique mesurable, selon une étude publiée dans Nature Medicine.

7:11

Entre 2002 et 2022, l’utilisation de la mammographie chez les femmes américaines n’a pas significativement diminué globalement, malgré une légère tendance à la baisse. Toutefois, des diminutions marquées ont été observées chez certains sous-groupes, notamment les femmes de 40 à 49 ans non assurées, fumeuses ou non hispaniques blanches, soulignant la nécessité de stratégies de dépistage ciblées et adaptées au risque, selon une étude publiée dans Jama Network Open.
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